專業(yè)評(píng)測(cè)榜單
自測(cè)榜單
6月18日，醫(yī)療大模型評(píng)測(cè)平臺(tái)MedBench發(fā)布新版評(píng)測(cè)榜單，潤(rùn)達(dá)醫(yī)療與華為基于盤古大模型創(chuàng)新研發(fā)的潤(rùn)醫(yī)醫(yī)療大模型在專業(yè)評(píng)測(cè)榜單和自測(cè)榜單中再次登頂，分別以96.4分和93.2分榮膺雙料冠軍。
尤為矚目的是，潤(rùn)醫(yī)醫(yī)療大模型在自測(cè)榜單的醫(yī)學(xué)知識(shí)問(wèn)答、醫(yī)學(xué)語(yǔ)言生成、醫(yī)學(xué)語(yǔ)言理解、醫(yī)療安全倫理四個(gè)維度分別取得91.2、85.1、123.1、106.6的優(yōu)異成績(jī)，在參評(píng)團(tuán)隊(duì)激烈的競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出。在專業(yè)評(píng)測(cè)榜單中，模型同樣表現(xiàn)不俗，在醫(yī)學(xué)知識(shí)問(wèn)答、復(fù)雜醫(yī)學(xué)推理、醫(yī)學(xué)語(yǔ)言理解和醫(yī)療安全倫理能力評(píng)測(cè)中分別獲得87.7、84.8、122.4、98.7的出色成績(jī)，榮登榜首，成為參評(píng)醫(yī)療大模型中的佼佼者。
潤(rùn)醫(yī)醫(yī)療大模型在2025華為開發(fā)者大會(huì)備受矚目
6月20日，在2025華為開發(fā)者大會(huì)（HDC）上，華為常務(wù)董事、華為云CEO張平安在主題演講中特別提及潤(rùn)醫(yī)醫(yī)療大模型，對(duì)其在醫(yī)療AI領(lǐng)域取得的突破性進(jìn)展給予高度評(píng)價(jià)。張平安在演講中引用了MedBench最新評(píng)測(cè)結(jié)果，充分肯定了基于盤古大模型強(qiáng)大底座能力，通過(guò)醫(yī)療領(lǐng)域?qū)I(yè)增訓(xùn)打造的潤(rùn)醫(yī)醫(yī)療大模型所展現(xiàn)的技術(shù)實(shí)力和創(chuàng)新成果。這一成就不僅體現(xiàn)了盤古大模型團(tuán)隊(duì)在醫(yī)療AI垂域的專業(yè)能力，更彰顯了盤古大模型作為通用人工智能底座的強(qiáng)大實(shí)力，進(jìn)一步確立了潤(rùn)醫(yī)醫(yī)療大模型在行業(yè)內(nèi)的領(lǐng)先地位和影響力。
MedBench作為中文醫(yī)療大模型權(quán)威評(píng)測(cè)平臺(tái)，由上海人工智能實(shí)驗(yàn)室、上海市數(shù)字醫(yī)學(xué)創(chuàng)新中心聯(lián)合多家機(jī)構(gòu)打造，已成為全球醫(yī)療AI領(lǐng)域重要參照標(biāo)準(zhǔn)之一。目前，平臺(tái)已累計(jì)評(píng)測(cè)全球百余醫(yī)療大模型，從醫(yī)學(xué)知識(shí)問(wèn)答、醫(yī)學(xué)語(yǔ)言生成、復(fù)雜醫(yī)學(xué)推理、醫(yī)學(xué)語(yǔ)言理解、及醫(yī)療安全和倫理五大維度，提供客觀科學(xué)的模型能力評(píng)估。
潤(rùn)醫(yī)醫(yī)療大模型在MedBench評(píng)測(cè)中斬獲佳績(jī)，充分展示了盤古大模型團(tuán)隊(duì)在醫(yī)療AI領(lǐng)域深厚的技術(shù)積累和卓越的創(chuàng)新硬實(shí)力。這一碩果是團(tuán)隊(duì)面向醫(yī)學(xué)領(lǐng)域大模型研發(fā)的重要里程碑，也是團(tuán)隊(duì)在醫(yī)學(xué)垂直領(lǐng)域深耕、持續(xù)突破技術(shù)邊界的有力證明。
在華為盤古大模型L0層的基礎(chǔ)上，盤古大模型團(tuán)隊(duì)使用了千億級(jí)高質(zhì)量的中英文醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)、醫(yī)學(xué)指南、書籍，及千萬(wàn)量級(jí)醫(yī)療健康檔案和知識(shí)圖譜等數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，強(qiáng)化了潤(rùn)醫(yī)醫(yī)療大模型醫(yī)學(xué)知識(shí)儲(chǔ)備，顯著提升模型的醫(yī)學(xué)專業(yè)表達(dá)與理解能力。
為了使模型能夠精準(zhǔn)捕捉醫(yī)療數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式與內(nèi)在關(guān)系，顯著提升醫(yī)學(xué)知識(shí)問(wèn)答、語(yǔ)言生成和理解、復(fù)雜醫(yī)學(xué)推理等高階能力，盤古大模型團(tuán)隊(duì)提出了基于多智能體的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)合成工作流自演進(jìn)技術(shù)。工作流生成智能體首先對(duì)題目從醫(yī)學(xué)領(lǐng)域、難度、題型等維度深入分析，并從記憶模塊召回高相似度問(wèn)題示例進(jìn)行知識(shí)預(yù)熱，自動(dòng)構(gòu)建包含多模型采樣和信息整合的數(shù)據(jù)合成工作流。反思智能體通過(guò)評(píng)估采樣數(shù)據(jù)一致性、問(wèn)題完成度、回復(fù)風(fēng)格多樣性以及信息整合的合理性與完整性等，對(duì)數(shù)據(jù)合成工作流提出優(yōu)化建議，推動(dòng)工作流持續(xù)迭代演進(jìn)，從而進(jìn)一步提升醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)質(zhì)量。同時(shí)，迭代優(yōu)化后的工作流在記憶模塊中保存，不斷反哺工作流生成智能體，實(shí)現(xiàn)自演進(jìn)學(xué)習(xí)。
數(shù)據(jù)合成工作流自演進(jìn)技術(shù)為潤(rùn)醫(yī)醫(yī)療大模型后訓(xùn)練階段合成知識(shí)完備、表達(dá)準(zhǔn)確、要素全面、邏輯清晰的高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，不僅讓模型學(xué)會(huì)了知識(shí)，更學(xué)會(huì)了“推理”、“診斷”、“表達(dá)”等高階認(rèn)知技能，使?jié)欋t(yī)醫(yī)療大模型成為懂醫(yī)學(xué)、會(huì)思考、會(huì)表達(dá)的行業(yè)領(lǐng)先的醫(yī)療垂域模型。
盤古大模型作為醫(yī)療AI的強(qiáng)大基礎(chǔ)底座，正以前沿的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)訓(xùn)練技術(shù)和深厚的垂域模型開發(fā)能力，推動(dòng)醫(yī)療行業(yè)邁向智能化、精準(zhǔn)化、個(gè)性化的嶄新時(shí)代。伴隨技術(shù)的日臻成熟和應(yīng)用場(chǎng)景深度擴(kuò)展，盤古醫(yī)療垂域模型將成為重塑醫(yī)療生態(tài)的關(guān)鍵引擎，不僅為醫(yī)院數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供強(qiáng)勁動(dòng)力，更將深刻變革傳統(tǒng)醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量、效率與可及性。盤古大模型及其在醫(yī)學(xué)垂域上技術(shù)突破將為構(gòu)建智慧醫(yī)療體系，實(shí)現(xiàn)健康中國(guó)戰(zhàn)略目標(biāo)奠定堅(jiān)實(shí)的數(shù)字化基石，開啟AI賦能醫(yī)療健康事業(yè)的全新篇章。
